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2024年我国零售数字化行业发展基本情况及市场现状分析预测

2024年我国零售数字化行业发展基本情况及市场现状分析预测

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报告编号: ESYJ-LSY-21888
报告格式: 电子+纸介版
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关键字: 零售数字化

报告简介

此报告为该领域&上下游产业链&新进企业&专家学者(高校科研院所)&银行券商等相关职业经理人&企业负责人&战略及市场部门等提供全行业的市场发展动态,提升竞争力,把握市场机遇,助力企业发展决策的专业参考情报及数据。
报告涵盖内容总览(全球及中国):行业综述(行业定义、发展历程、市场发展趋势、上下游概述、主要经济指标分析),市场环境(技术、政策、经济、投资、竞争)。市场分析及预测(市场规模、销售数据、供需数据、进出口、盈利能力、产值、产能产量、价格走势),区域市场(区域市场份额占比、销售情况、需求规模、市场容量、主要竞争情况、区域产业集群)。重点企业分析(主要企业财务数据、产销数据、占有率、产品介绍、优劣势分析),竞争格局分析(主要竞争企业、市场发展动态、市场集中度)。产业链分析(上下游产业链市场情况、供给能力、主要企业、需求规模、细分应用市场前景),技术(工艺路线、技术趋势、技术总览),产业结构(下游应用结构、企业结构、产品竞争结构、SWOT分析)。行业预测(市场预测、供需预测、容量&规模预测、销售额&量预测、下游需求预测、未来趋势预测),投资战略(投资现状、投资可行性、投资建议、投资价值、投资环境),行业发展建议。
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2024年我国零售数字化行业发展基本情况及市场现状分析预测

 

零售业数字化转型是指实体零售企业和网络零售企业深度运用互联网、云计算、物联网等数字化技术,构建数字化商业设施、线上线下融合创新网络和智慧供应链体系,对传统管理模式、业务模式、商业模式等进行创新和重塑,提供满足消费者需求的消费场景和服务,实现行业转型、创新和发展的过程。零售业的数字转型包括五方面:商品数字化、营销数字化、场景智慧化、供应链数字化和管理智能化

如同所有产业架构和商业理论一样,数字化零售也经历了一个从背景酝酿到理论提出,再从概念争议到产业实践的完整过程。2016年10月,阿里巴巴率先提出“新零售”,随后,阿里研究院在2017年发布《C时代新零售——阿里研究院新零售研究报告》,对“新零售”做出清晰的定义——新零售,是以消费者感受为管理中心的数据驱动的泛零售业态。

新零售存在区别于以往零售形态的主要节点。比如,新零售强调以消费者体验与感受为中心,重构“人、货、场”等一系列零售业态要素;新零售的核心发展方案是数据驱动,对数据的管理和洞察是新零售的起点;新零售是一种泛化的零售形态,它将打破以往零售线上或者线下的产业边界,具体如下:

易海商情报告网公布的《零售数字化行业重点企业发展格局-2024-2030年零售数字化行业重点企业发展格局及竞争战略预测评估报告

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因此,可以说零售数字化是内嵌于新零售,也是推动传统零售实体数字化转型,实现新零售的重要推力。

现阶段,我国数字化零售发展主要体现在四个层面:一是在以消费者为中心的经营理念推动下,我国大多数零售企业已积极开展了商品、会员和营销的数字化转型实践探索,例如通过建立会员体系,利用线上电商平台、App、微信小程序、直播等实现商品精准推送和销售,为实体门店引流,促进消费者全场景消费;二是一些零售企业积极利用互联网技术,对传统场景进行智能化改造,打造智慧门店,增强消费体验。例如,目前一些超市、百货商场、购物中心已设置了智能云销售终端(POS)、自助收银系统、移动智能支付、智能购物车等多种智能支付渠道,为消费者购物和支付提供了便利;三是在数字化转型的过程中,不少零售企业开始重视数字化供应链建设对企业转型的支撑,运用数字化技术建立需求驱动的预测、采购、库存、运输、配送全链路的数字化供应链体系,打通线上线下供应链数据,实现各业务板块数据互联互通,提高供应链透明度和效率,快速响应用户需求,降低供应链成本;四是一些零售企业在数字化转型的过程中,开始与腾讯、阿里巴巴等互联网科技企业合作,借助互联网企业的数字技术、数字平台,构建自己的数字分析能力,实现企业快速转型和发展。

易海商情报告网公布的《零售数字化项目建议书

市场规模方面,据易海商情数据显示,2021年我国数字经济市场规模已达45.5万亿元,同比增长约16%。新零售方面,根据易海商情的预测,至2022年新零售市场规模预计将突破1.8万亿元。未来,随着消费下沉加速,更多零售实体开启数字化转型的步伐,数字化零售产业将迎来旺盛的市场上升空间。

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数据整理:易海商情报告网

 


数据分析报告是基于对特定数据集的分析和解释,提供对数据的洞察和结论的报告。以下是数据分析报告的一般

要点:


1、引言和背景:介绍数据分析报告的目的、范围和背景,阐述研究的动机和意义。


2、数据来源和方法:说明数据的来源和采集方法,包括数据收集的时间范围、数据采集工具和技术等。


3、数据概况和描述性统计分析:对所分析的数据进行概括和描述,包括数据的基本特征、数据的分布情况、数

     据的中心趋势和离散程度等方面的分析。


4、数据清洗和预处理:对原始数据进行数据清洗和预处理,包括缺失值的处理、异常值的检测和处理、数据转

     换和标准化等。


5、数据可视化:使用图表、图像和可视化工具展示数据,帮助读者更直观地理解数据的特征和趋势。常用的数

     据可视化方式包括直方图、折线图、散点图、饼图等。


6、数据分析和解释:对数据进行深入的分析和解释,包括相关性分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

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7、结果和结论:总结数据分析的结果和结论,提供对数据的洞察和启示。这可以包括对数据的关键发现、趋势

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以上是数据分析报告的一般要点,具体的内容和结构可以根据研究对象和研究目的进行调整和补充。数据分析报

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数据分析报告具有以下几个方面的价值:


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